基于Re-entity-CRF的中文电子病历命名实体识别

摘要

电子病历中命名实体识别是生物医学文本挖掘的基础,对生物医学实体关系抽取和医学专业知识库的建立等方面都有着重要的研究意义.在比较了现有实体识别方法和模型后,针对CCKS任务一:电子病历命名实体识别,提出基于Re-entity的条件随机场(CRF)和BiLSTM-CRF方法,并添加中国临床药物标准知识库(normalized Chinese clinical drug)NCCD作药物词典特征,结果表明,NCCD能有效提高电子病历中药物的识别率,在该任务上取得了86.9％的严格F1值.